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高教版（2021）基础模块（下册）任务 了解大数据一等奖ppt课件
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这是一份高教版（2021）基础模块（下册）任务 了解大数据一等奖ppt课件，文件包含10高教版信息技术《44初始大数据任务二了解大数据》PPT课件pptx、10高教版信息技术《44初始大数据任务二了解大数据》教案docx等2份课件配套教学资源，其中PPT共15页， 欢迎下载使用。
在手机上下载并安装“大数据展厅”App，通过该 App 观看并了解我国大数据的发展情况，还可以通过该 App 提供的“VR 展厅”功能，虚拟游览国家大数据（贵州）综合试验区展示中心。
下载 App 时需要到对应的应用商店中进行下载，安装完成后，需要用手机号先注册，然后才能使用。
步骤 01：下载并安装“大数据展厅”App，然后注册并登录。进入首页，如图 4-111 所示。在首页中可以点击相应的信息进行查看。点击“VR 展厅”按钮，进入“国家大数据（贵州）综合试验区展示中心”页面，如图 4-112 所示。
步骤 02：利用手指左右滑动可以观看周围景观。点击页面上的“大数据展厅接待区”文字，进入“大数据展厅接待区”页面，如图 4-113 所示。手指滑动场景，在有文字链接的地方点击，可以进入相应的详细介绍页面，如点击“磁力点阵翻转屏”文字链接，即可进入详细介绍页面，如图 4-114 所示。
1. 大数据概念大数据或称巨量资料，指的是具有数量巨大、类型多样、处理时效短、数据源可靠性保证度低等综合属性的海量数据集合。对大数据的“大”的界定范畴是动态的。从前的 GB 级就是数据类型的巨大范畴，但是大数据出现后，在物理、基因等很多领域，TB 级的数据已经很普遍，更有 PB 级，甚至 EB 级。
（1）海量性。数据的体量决定了其背后的信息价值。
（2）多样性。数据多样性的增加主要是由新型多结构数据，以及包括网络日志、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成的。
（3）高速性。高速性描述的是数据被创建和移动的速度。
（4）价值性。大数据的应用在物联网、云计算、大数据挖掘等技术迅速发展的带动下，呈现出它的完整过程。
3. 大数据类型 大数据的类型繁多。互联网作为大数据的主要来源，包含各种数据源，如声音和电影文件、文档、网络日记、元数据、E-mail、表格数据、图像、地理定位数据、文本书籍等。
4. 大数据的应用领域 大数据在社会生活的各个领域得到广泛的应用，如科学计算、金融、社交网络、移动数据、物联网、生物和其他复杂或跨学科的科研、军事侦察、医疗记录、摄影档案馆视频档案、大规模的电子商务等。
2019 年年底到 2020 年年初，新冠肺炎疫情在湖北武汉暴发，并迅速向全国蔓延。疫情来势汹汹，党中央、各级政府和全国军民共克时艰，到 3 月底，这场倾举国之力的疫情防控“战役”终于初见成效。而在这个过程中，大数据、云计算、人工智能等快速发展的新一代信息通信技术，与疫情期间国家治理的方方面面深度融合，成为科技“战疫”的先锋。大数据作为信息科技的基础，在疫情追踪、溯源与预警、辅助医疗救治、助力资源合理配置及辅助决策中得到广泛应用，全面配合“智慧战疫”。
1. 大数据采集数据采集技术是信息科学的重要组成部分，已广泛地应用于国民经济和国防建设的各个领域。
2. 大数据预处理（1）抽取。（2）清洗。
3. 大数据存储管理（1）新型数据库技术。（2）大数据安全技术。
4. 大数据分析与挖掘
（1）根据挖掘任务，数据挖掘技术可分为分类或预测模型发现。
（2）根据挖掘对象，数据挖掘技术可分为关系数据库、面向对象数据库等。
（3）根据挖掘方法，数据挖掘技术可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
（4）根据挖掘目的，数据挖掘技术可分为以下几种：①可视化分析技术。②预测性分析技术。③语言处理技术。④数据质量与管理技术。
（1）想一想，在你身边有哪些大数据应用的例子。（2）下载“通信行程卡”App，查看自己的行程情况，体验大数据的强大。
在手机上下载并安装“大数据展厅”App，通过该 App 观看并了解我国大数据的发展情况，还可以通过该 App 提供的“VR 展厅”功能，虚拟游览国家大数据（贵州）综合试验区展示中心。
下载 App 时需要到对应的应用商店中进行下载，安装完成后，需要用手机号先注册，然后才能使用。
步骤 01：下载并安装“大数据展厅”App，然后注册并登录。进入首页，如图 4-111 所示。在首页中可以点击相应的信息进行查看。点击“VR 展厅”按钮，进入“国家大数据（贵州）综合试验区展示中心”页面，如图 4-112 所示。
步骤 02：利用手指左右滑动可以观看周围景观。点击页面上的“大数据展厅接待区”文字，进入“大数据展厅接待区”页面，如图 4-113 所示。手指滑动场景，在有文字链接的地方点击，可以进入相应的详细介绍页面，如点击“磁力点阵翻转屏”文字链接，即可进入详细介绍页面，如图 4-114 所示。
1. 大数据概念大数据或称巨量资料，指的是具有数量巨大、类型多样、处理时效短、数据源可靠性保证度低等综合属性的海量数据集合。对大数据的“大”的界定范畴是动态的。从前的 GB 级就是数据类型的巨大范畴，但是大数据出现后，在物理、基因等很多领域，TB 级的数据已经很普遍，更有 PB 级，甚至 EB 级。
（1）海量性。数据的体量决定了其背后的信息价值。
（2）多样性。数据多样性的增加主要是由新型多结构数据，以及包括网络日志、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成的。
（3）高速性。高速性描述的是数据被创建和移动的速度。
（4）价值性。大数据的应用在物联网、云计算、大数据挖掘等技术迅速发展的带动下，呈现出它的完整过程。
3. 大数据类型 大数据的类型繁多。互联网作为大数据的主要来源，包含各种数据源，如声音和电影文件、文档、网络日记、元数据、E-mail、表格数据、图像、地理定位数据、文本书籍等。
4. 大数据的应用领域 大数据在社会生活的各个领域得到广泛的应用，如科学计算、金融、社交网络、移动数据、物联网、生物和其他复杂或跨学科的科研、军事侦察、医疗记录、摄影档案馆视频档案、大规模的电子商务等。
2019 年年底到 2020 年年初，新冠肺炎疫情在湖北武汉暴发，并迅速向全国蔓延。疫情来势汹汹，党中央、各级政府和全国军民共克时艰，到 3 月底，这场倾举国之力的疫情防控“战役”终于初见成效。而在这个过程中，大数据、云计算、人工智能等快速发展的新一代信息通信技术，与疫情期间国家治理的方方面面深度融合，成为科技“战疫”的先锋。大数据作为信息科技的基础，在疫情追踪、溯源与预警、辅助医疗救治、助力资源合理配置及辅助决策中得到广泛应用，全面配合“智慧战疫”。
1. 大数据采集数据采集技术是信息科学的重要组成部分，已广泛地应用于国民经济和国防建设的各个领域。
2. 大数据预处理（1）抽取。（2）清洗。
3. 大数据存储管理（1）新型数据库技术。（2）大数据安全技术。
4. 大数据分析与挖掘
（1）根据挖掘任务，数据挖掘技术可分为分类或预测模型发现。
（2）根据挖掘对象，数据挖掘技术可分为关系数据库、面向对象数据库等。
（3）根据挖掘方法，数据挖掘技术可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
（4）根据挖掘目的，数据挖掘技术可分为以下几种：①可视化分析技术。②预测性分析技术。③语言处理技术。④数据质量与管理技术。
（1）想一想，在你身边有哪些大数据应用的例子。（2）下载“通信行程卡”App，查看自己的行程情况，体验大数据的强大。
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